宾夕法尼亚大学 发布 FIREBALL 数据集, 应用在 游戏数据分析、自然语言生成 领域

宾夕法尼亚大学 本次发布的数据集 FIREBALL, FIREBALL是一个包含近25,000个独特游戏会话的大型数据集，源自Discord上的真实Dungeons & Dragons游戏，并包含真实的游戏状态信息。该数据集记录了使用Avrae bot进行游戏的玩家会话，捕捉了语言、游戏命令和底层游戏状态信息。FIREBALL数据集能够通过使用Avrae状态信息改善自然语言生成（NLG），不仅提高了自动化指标，还提升了人类对质量的判断。此外，该数据集还展示了经过微调的大型语言模型（LLMs）能够生成可执行的Avrae命令。FIREBALL数据集的应用领域包括改善游戏体验、辅助新手玩家，以及通过提供结构化的游戏状态信息来推动更复杂的创意生成任务，如一致的长期叙事生成和基于游戏状态生成叙述和对话的视频游戏。

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